Phân tích khả năng ước đoán nồng độ amikacin trong máu bằng phương pháp bayesian trên bệnh nhân điều trị tại trung tâm hồi sức tích cực bệnh viện bạch mai khóa luận tốt nghiệp dược sĩ

BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI NGUYỄN THỊ HỒNG NGỌC PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG ƯỚC ĐỐN NỒNG ĐỘ AMIKACIN TRONG MÁU BẰNG PHƯƠNG PHÁP BAYESIAN TRÊN BỆNH NHÂN ĐIỀU TRỊ TẠI TRUNG TÂM HỒI SỨC TÍCH CỰC - BỆNH VIỆN BẠCH MAI KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI NGUYỄN THỊ HỒNG NGỌC Mã sinh viên: 1801505 PHÂN TÍCH KHẢ NĂNG ƯỚC ĐỐN NỒNG ĐỘ AMIKACIN TRONG MÁU BẰNG PHƯƠNG PHÁP BAYESIAN TRÊN BỆNH NHÂN ĐIỀU TRỊ TẠI TRUNG TÂM HỒI SỨC TÍCH CỰC - BỆNH VIỆN BẠCH MAI KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Hồng Anh TS Nguyễn Cơng Tấn Nơi thực hiện: Trung tâm DI & ADR Quốc gia Trung tâm Hồi sức tích cực, Bệnh viện Bạch Mai HÀ NỘI – 2023 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, tơi xin bày tỏ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Nguyễn Hoàng Anh TS Vũ Đình Hịa, hai người thầy trực tiếp hướng dẫn, bảo tận tình động viên tơi suốt q trình thực hồn thành đề tài Tôi xin gửi lời cảm ơn đến, PGS.TS Đặng Quốc Tuấn, Trưởng khoa Hồi sức tích cực, tập thể lãnh đạo khoa, GS.TS Nguyễn Gia Bình, TS Nguyễn Cơng Tấn, ThS Phạm Thế Thạch bác sĩ, điều dưỡng, học viên Khoa Hồi sức tích cực, Khoa Hóa sinh tạo điều kiện hỗ trợ để nghiên cứu tiến hành thuận lợi Tôi xin chân thành cảm ơn DS Nguyễn Đặng Minh Vương, DS Nguyễn Thị Hà, Dược sĩ lâm sàng Khoa Dược, Bệnh viện Bạch Mai anh chị giúp đỡ tơi q trình thực đề tài Trung tâm HSTC – Bệnh viện Bạch Mai Tôi xin trân trọng cảm ơn PGS.TS Nguyễn Quỳnh Hoa, Trưởng Khoa Dược, ThS Nguyễn Thu Minh dược sĩ làm việc đơn vị Dược lâm sàng – Thông tin thuốc, Khoa Dược, Bệnh viện Bạch Mai hỗ trợ để nghiên cứu tiến hành thuận lợi Tôi xin chân thành cảm ơn ThS DS Nguyễn Hoàng Anh (B), DS Nguyễn Thị Cúc, DS Nguyễn Trần Nam Tiến – chuyên viên Trung tâm DI & ADR Quốc gia anh chị trực tiếp hướng dẫn, tận tình giúp đỡ, động viên đồng hành tơi suốt q trình thực nghiên cứu hồn thành khóa luận Tơi xin cảm ơn bạn Hoàng Hải Linh, Nguyễn Thị Hồng Hảo, Tăng Quốc An Trần Thị Hạnh Nguyên ln nhiệt tình hỗ trợ giúp đỡ tơi q trình thực nghiên cứu Tơi xin cảm ơn người anh Phan Quang Khải, chị Phạm Trần Thu Trang, chị Nguyễn Khánh Ngân gia đình VNODIC động viên, sẻ chia, giúp đỡ để vượt qua khó khăn, áp lực hồn thành khóa luận Tơi xin cảm ơn em Nguyễn Mạnh Hùng, Vương Thảo Ngân, Đặng Thùy Tiên, Trần Như Quỳnh, Hoàng Thị Thảo Bùi Thu Trang ln nhiệt tình hỗ trợ giúp đỡ tơi q trình thực nghiên cứu Tơi xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu, thầy trường Đại học Dược Hà Nội tồn thể cán làm việc trung tâm DI & ADR Quốc gia Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn chân thành đến bố mẹ gia đình, người bạn thân thiết giúp đỡ động viên sống Tôi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 05 tháng 06 năm 2023 Sinh viên Nguyễn Thị Hồng Ngọc MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC BẢNG DANH MỤC HÌNH VẼ ĐẶT VẤN ĐỀ .1 CHƯƠNG 1.1 TỔNG QUAN .3 Tổng quan nhóm kháng sinh aminoglycosid amikacin 1.1.1 Dược động học 1.1.2 Dược lực học 1.1.3 Mối tương quan dược động học/dược lực học (PK/PD) 1.1.4 Lựa chọn đích PK/PD amikacin lâm sàng 1.2 Thách thức sử dụng amikacin bệnh nhân nặng 11 1.2.1 Ảnh hưởng vi khuẩn giảm nhạy cảm 11 1.2.2 Các thay đổi bệnh nhân nặng ảnh hưởng đến dược động học amikacin .12 1.3 Triển khai giám sát nồng độ thuốc máu (TDM) amikacin bệnh nhân nặng 14 1.3.1 Các phương pháp giám sát nồng độ thuốc máu (TDM) amikacin14 1.3.2 Triển khai giám sát nồng độ amikacin máu Bệnh viện Bạch Mai18 CHƯƠNG 2.1 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21 Đối tượng nghiên cứu 21 2.1.1 Các mơ hình dược động học quần thể amikacin 21 2.1.2 Dữ liệu bệnh nhân ICU 21 2.2 Phương pháp nghiên cứu 22 2.2.1 Phân tích khả ước đốn nồng độ amikacin máu theo phương pháp Bayesian .22 2.2.2 Đánh giá mức độ tương đồng khả đạt đích PK/PD chế độ liều khuyến cáo phương pháp TDM dựa dược động học bậc TDM dựa ước đoán Bayesian 25 2.3 Chỉ tiêu nghiên cứu .28 2.3.1 Phân tích khả ước đốn nồng độ amikacin máu theo phương pháp Bayesian .28 2.3.2 Đánh giá mức độ tương đồng khả đạt đích PK/PD chế độ liều khuyến cáo phương pháp TDM dựa dược động học bậc TDM dựa ước đoán Bayesian 30 2.4 Xử lý số liệu 31 2.5 Một số quy ước sử dụng 31 CHƯƠNG 3.1 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 34 Phân tích khả ước đốn nồng độ amikacin máu theo phương pháp Bayesian 34 3.1.1 Tổng quan hệ thống mơ hình dược động học quần thể amikacin bệnh nhân ICU 34 3.1.2 Đánh giá khả ước đoán mơ hình dược động học quần thể amikacin bệnh nhân ICU người lớn 42 3.2 Đánh giá mức độ tương đồng khả đạt đích PK/PD chế độ liều khuyến cáo phương pháp TDM dựa dược động học bậc TDM dựa ước đoán Bayesian 50 3.2.1 Đánh giá khả ước đoán nồng độ đỉnh (Cpeak) dựa ước đoán Bayesian điểm nồng độ so với nồng độ đỉnh thực đo 50 3.2.2 So sánh nồng độ đáy (Ctrough) ước tính dựa ước đốn Bayesian phương trình dược động học bậc 52 CHƯƠNG 4.1 BÀN LUẬN .54 Phân tích khả ước đốn nồng độ amikacin máu theo phương pháp Bayesian 54 4.1.1 Tổng quan hệ thống mơ hình dược động học quần thể amikacin bệnh nhân ICU 54 4.1.2 Đánh giá khả ước đốn mơ hình dược động học quần thể amikacin bệnh nhân ICU người lớn 58 4.2 Đánh giá mức độ tương đồng khả đạt đích PK/PD chế độ liều khuyến cáo phương pháp TDM dựa dược động học bậc TDM dựa ước đoán Bayesian .61 4.2.1 Đánh giá khả ước đoán nồng độ đỉnh (Cpeak) dựa ước đoán Bayesian điểm nồng độ so với nồng độ đỉnh thực đo 61 4.2.2 So sánh nồng độ đáy (Ctrough) ước tính dựa ước đốn Bayesian phương trình dược động học bậc 62 4.3 Những ưu điểm hạn chế nghiên cứu 63 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .64 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ABW Cân nặng hiệu chỉnh (Adjusted Body Weight) AG Aminoglycosid APACHE II Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II ARC Tăng thải thận (Augmented Renal Clearance) AUC Diện tích đường cong (Area Under the Curve) AUC0-24/MIC Tỷ số diện tích đường cong nồng độ ức chế tối thiểu Bias Độ lệch trung bình BMI Chỉ số khối lượng thể (Body Mass Index) CKD-EPI Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration CL Độ thải (Clearance) CLCR GOF Độ thải creatinin (Clearance Creatinin) Viện Chuẩn thức Lâm sàng Xét nghiệm Hoa Kỳ (Clinical and Laboratory Standards Institute) Klebsiella pneumoniae kháng carbapenem (Carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae) Lọc máu liên tục (Continuous Renal Replacement Therapy) Lọc máu liên tục qua đường tĩnh mạch-tĩnh mạch (Continuous Venovenous Hemofiltration) Thẩm tách máu liên tục qua đường tĩnh mạch-tĩnh mạch (Continuous Venovemous Hemodiafiltration) Oxy hóa màng thể (Extracorporeal Membrane Oxygenation) Mức lọc cầu thận ước tính Ủy ban Thử Độ nhạy cảm kháng sinh Châu Âu (The European Committee on Antimicrobial Susceptibility and Prevention) Goodness of fits HSTC Hồi sức tích cực IBW Cân nặng lý tưởng (Ideal Body Weight) ICU Đơn vị hồi sức tích cực (Intensive Care Units) IHD Lọc máu ngắt quãng (Intermittent Hemodialysis) MIC Nồng độ ức chế tối thiểu (Minimum Inhibitory Concentration) ODD Chế độ liều lần/ngày (Once Daily Dosing) PAE Tác dụng hậu kháng sinh (Post – antibiotic effect) pc - VPC Prediction-corrected Visual Predictive checks PK Dược động học (Pharmacokinetics) Dược động học/Dược lực học (Pharmacokinetics/Pharmacodynamics) Dược động học quần thể (Population pharmacokinetics) CLSI CR-KP CRRT CVVH CVVHDF ECMO eGFR EUCAST PK/PD popPK rBias Độ lệch tương đối RMSE Độ xác trung bình rRMSE Độ xác tương đối RRT Phương pháp thay thận (Renal Replacement Therapy) SCr Nồng độ creatinin huyết SOFA Sequential Organ Failure Assessment TBW Cân nặng thực (Total Body Weight) TDM Giám sát nồng độ thuốc máu (Therapeutic Drug Monitoring) Vd Thể tích phân bố (Volume of Distribution) DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Tổng hợp số khuyến cáo TDM aminoglycosid giới Bảng 3.1 Tổng quan đặc điểm quần thể bệnh nhân nghiên cứu 36 Bảng 3.2 Tổng quan chiến lược lấy mẫu định lượng nồng độ amikacin 38 Bảng 3.3 Tổng quan đặc điểm phương pháp xây dựng mơ hình mơ hình đề xuất 39 Bảng 3.4 Đặc điểm chung bệnh nhân mẫu nghiên cứu 42 Bảng 3.5 Đặc điểm sử dụng amikacin bệnh nhân mẫu nghiên cứu .44 Bảng 3.7 Độ lệch tương đối (rBias) độ xác tương đối (rRMSE) Cpeak ước đoán theo Bayesian điểm nồng độ Cpeak thực đo .50 Bảng 3.8 Mức độ đồng thuận Cpeak ước đoán theo Bayesian điểm nồng độ Cpeak thực đo 52 Bảng 3.9 Độ lệch trung bình (Bias) độ xác trung bình (RMSE) so sánh Ctrough ước đoán theo hai phương pháp 52 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Tốn đồ Hanford hiệu chỉnh liều aminoglycosid 16 Hình 2.1 Quy trình thực tổng quan nghiên cứu 23 Hình 2.2 Quy trình thẩm định mơ hình dược động học quần thể 24 Hình 2.3 Quy trình đánh giá khả ước đốn nồng độ đỉnh (Cpeak) dựa ước đoán Bayesian điểm nồng độ 25 Hình 2.4 Quy trình so sánh nồng độ đáy (Ctrough) ước tính dựa ước đốn Bayesian phương trình dược động học bậc sử dụng hai điểm nồng độ 26 Hình 3.1 Sơ đồ lựa chọn mẫu nghiên cứu 34 Hình 3.2 Sơ đồ lựa chọn mơ hình popPK 35 Hình 3.3 Đặc điểm nồng độ amikacin mẫu nghiên cứu 45 Hình 3.4 Biểu đồ độ xác tương đối (rRMSE) mơ hình popPK .46 Hình 3.5 Biểu đồ độ lệch tương đối (rBias) mô hình popPK 46 Hình 3.6 Biểu đồ khớp Goodness of fit (GOF) nồng độ quan sát – nồng độ dự đốn mơ hình popPK .48 Hình 3.7 Biểu đồ pc – VPC mơ hình popPK 49 Hình 3.8 Biểu đồ Bland – Altman mức độ đồng thuận 51 4.2 Đánh giá mức độ tương đồng khả đạt đích PK/PD chế độ liều khuyến cáo phương pháp TDM dựa dược động học bậc TDM dựa ước đoán Bayesian 4.2.1 Đánh giá khả ước đoán nồng độ đỉnh (Cpeak) dựa ước đoán Bayesian điểm nồng độ so với nồng độ đỉnh thực đo Với mục tiêu đánh giá khả ước tính nồng độ amikacin với số mẫu định lượng hạn chế, hướng đến tiếp cận Bayesian hậu định (a posteriori) Trong phương pháp này, mơ hình dược động học quần thể ban đầu sử dụng kết hợp với thông tin lâm sàng, cận lâm sàng bệnh nhân với nồng độ thực đo để ước đốn thơng số cá thể tương ứng Dựa liều dùng thông số cá thể ước đốn được, tiến hành mơ diễn biến nồng độ thuốc theo theo thời gian để đưa dự đoán cho nồng độ cần so sánh Cụ thể, để ước đoán Cpeak, điểm nồng độ Cmid thực đo sử dụng kết hợp với mơ hình popPK Kết Cpeak ước đốn theo mơ hình Nguyễn Hồng Anh (B) Carrié C cho độ lệch tương đối (rBias) với Cpeak thực đo 8,75% 6,55%, độ lệch trung bình 5,83 4,94 mg/L Như vậy, nồng độ đỉnh ước đoán theo hai mơ hình có xu hướng cao nồng độ thực tế với tỷ lệ tương đối thấp Biểu đồ Bland – Altman mô tả mức độ đồng thuận 95% Cpeak ước đoán Cpeak thực đo cho thấy đa phần điểm tập trung khu vực giới hạn TB±1,96*SD, phân bố tương đối đối xứng hai phía đường biểu diễn độ lệch trung bình xuất điểm ngoại lai (Hình 3.8) Kết phần thể mức độ đồng thuận Cpeak ước đoán thực đo hai mơ hình tương đối tốt Ngồi ra, đường xu hướng điểm biểu đồ mơ hình Nguyễn Hồng Anh (B) (2021) biến đổi hơn, theo sát đường độ lệch trung bình so với đường xu hướng biểu đồ mơ hình Carrié C (2020) Điều cho thấy khả ước đoán nồng độ đỉnh mơ hình Nguyễn Hồng Anh (B) ổn định Carrié C Trên thực tế lâm sàng giám sát nồng độ amikacin máu theo hướng dẫn Bệnh viện Bạch Mai tại, đích Cpeak đảm bảo hiệu điều trị ≥ 45 mg/L, Cpeak < 45 mg/L, cần phải điều chỉnh tăng liều điều trị [4] Từ đó, chúng tơi tiến hành đánh giá mức độ đồng thuận Cpeak ước đoán thực đo theo đích nồng độ đỉnh (Cpeak) ≥ 45 (đạt đích) < 45 mg/L (khơng đạt đích) Kết mức độ đồng thuận phương pháp ước đoán Cpeak theo Bayesian điểm nồng độ Cpeak thực đo hai mơ hình tương đối cao (trên 80%) Như vậy, dựa vào nồng độ Cpeak ước đốn theo hai mơ hình popPK, định lâm sàng hiệu chỉnh chế độ liều để đảm bảo đích C peak tương đồng 80% với việc dựa nồng độ Cpeak thực đo Kết bước đầu cho 61 thấy tiềm việc ứng dụng phương pháp ước đoán Bayesian điểm nồng độ để tối ưu chế độ liều amikacin Hiệu chỉnh liều dựa phương pháp ước đoán Bayesian từ điểm nồng độ khắc phục hạn chế, khó khăn phương pháp định lượng hai điểm nồng độ sử dụng phương trình dược động học bậc để tính toán Phương pháp ước đoán Bayesian cho phép ước đoán nồng độ dựa số lượng mẫu hạn chế, cần điểm nồng độ thời điểm khoảng đưa liều, thay hai điểm nồng độ lấy theo chương trình TDM dự kiến với thời điểm lấy mẫu xác phương pháp dược động học bậc [85] Chiến lược lấy mẫu đơn giản giảm áp lực, tăng tính thuận tiện lâm sàng cho nhân viên y tế, đặc biệt mơi trường bận rộn có nhân lực hạn chế đơn vị HSTC [70] 4.2.2 So sánh nồng độ đáy (Ctrough) ước tính dựa ước đốn Bayesian phương trình dược động học bậc Độ lệch trung bình Ctrough ước đốn theo Bayesian hai điểm nồng độ phương trình dược động học bậc tương đối cao (0,71 1,42 mg/L) cho thấy Ctrough ước đoán theo Bayesian có xu hướng cao Ctrough ước đốn theo phương trình dược động học bậc (Bảng 3.11) Kết giải thích việc tính tốn Ctrough theo mơ hình dược động học ngăn chưa hoàn toàn phù hợp với đặc điểm dược động học amikacin (2 ngăn) Các nghiên cứu xây dựng mô hình dược động học quần thể aminoglycosid nói chung amikacin nói riêng 20 năm gần đầy hầu hết cho kết khớp với mơ hình dược động học ngăn [35], [58] Việc giả định mơ hình dược động học ngăn ước tính khơng xác thể tích phân bố amikacin [58] Thêm vào đó, tính tốn theo phương trình dược động học bậc khơng thể tích hợp yếu tố ảnh hưởng đặc biệt quần thể bệnh nhân khác bệnh nhân ICU có nhiều khác biệt với quần thể chung tình trạng bệnh lý nặng (nhiễm khuẩn huyết, sốc nhiễm khuẩn, suy giảm chức thận ), nhiều can thiệp sử dụng thuốc thủ thuật trình điều trị, dẫn đến thay đổi lớn dược động học amikacin [58] Trong đó, phương pháp ước đốn Bayesian sử dụng mơ hình dược động học quần thể kết hợp với nồng độ thực đo để ước tính thơng số dược động học kết tối ưu mơ hình Bayesian tiền định lựa chọn mơ hình PK quần thể tương đồng với quần thể mục tiêu [11] Nghiên cứu chúng tơi sử dụng hai mơ hình popPK amikacin Nguyễn Hoàng Anh (B) Carrié C xây dựng quần thể bệnh nhân ICU có đặc điểm tương đồng với quần thể bệnh nhân nghiên cứu, mơ hình Nguyễn Hồng Anh (B) xây dựng quần thể bệnh nhân nặng điều trị Trung tâm HSTC – Bệnh viện Bạch Mai [2], [25] Như vậy, ước đoán Ctrough theo phương pháp Bayesian 62 phương trình dược động học bậc có khác biệt đáng kể Nghiên cứu định hướng cho nghiên cứu đánh giá khả ước đoán Ctrough hai phương pháp dựa so sánh Ctrough ước đoán với Ctrough thực đo 4.3 Những ưu điểm hạn chế nghiên cứu Nghiên cứu tồn số hạn chế Thứ nhất, nghiên cứu hồi cứu liệu bệnh án nên số trường hợp thu thập đầy đủ thông tin bệnh nhân, điều làm hạn chế số lượng mơ hình popPK thẩm định khơng có đủ liệu liên quan đến thơng số đầu vào cần thiết Việc giới hạn thẩm định mơ hình tham số dẫn tới bỏ sót mơ hình phù hợp với quần thể bệnh nhân nghiên cứu Thứ hai, liệu nồng độ nghiên cứu chúng tơi có giá trị Ctrough thực đo nên chưa thể tiến hành so sánh giá trị Ctrough ước đoán theo hai phương pháp với Ctrough thực đo để đánh giá phương pháp có khả ước đốn nồng độ tối ưu Do đó, cần thêm nghiên cứu sau xây dựng chiến lược lấy mẫu theo chương trình dự kiến có định lượng nồng độ đáy để đánh giá vấn đề Thứ ba, nghiên cứu thực tính tốn giá trị nồng độ cá thể theo ước đốn Bayesian thơng thường mà chưa thực đánh giá khả ước đoán phương pháp Bayesian khác tối ưu [41], [44] Tuy tồn số điểm hạn chế trên, theo hiểu biết chúng tôi, nghiên nghiên cứu Việt Nam tiến hành thẩm định ngoại mơ hình dược động học quần thể amikacin nhóm đối tượng quan trọng bệnh nhân HSTC Kết nghiên cứu cung cấp liệu mơ hình popPK amikacin phù hợp với quần thể bệnh nhân ICU Việt Nam nói chung điều trị Trung tâm HSTC – Bệnh viện Bạch Mai nói riêng Trong bối cảnh amikacin sử dụng trở lại kháng sinh quan trọng điều trị nhiễm khuẩn Gram (-) kháng thuốc cần thiết giám sát nồng độ thuốc máu để đảm bảo hiệu điều trị giảm thiểu độc tính thuốc, kết nghiên cứu mở nhiều hướng nghiên cứu nhằm tiếp tục đánh giá khả ước đoán phương pháp Bayesian giám sát nồng độ amikacin máu, từ đó, tối ưu chế độ liều amikacin, tăng khả đạt đích PK/PD hiệu điều trị đối tượng bệnh nhân nặng Trung tâm HSTC – Bệnh viện Bạch Mai 63 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ A KẾT LUẬN Qua bước đầu đánh giá tính phù hợp khả ước đốn mơ hình dược động học quần thể amikacin 121 bệnh nhân Trung tâm HSTC – Bệnh viện Bạch Mai, rút số kết luận sau: Phân tích khả ước đốn nồng độ amikacin máu theo phương pháp Bayesian Tổng quan hệ thống mô hình dược động học quần thể amikacin bệnh nhân ICU sở liệu Pubmed ghi nhận 138 báo, bốn nghiên cứu lựa chọn, kết hợp với mơ hình Nguyễn Hồng Anh (B) (2021) xây dựng quần thể bệnh nhân điều trị Trung tâm HSTC – Bệnh viện Bạch Mai Cả năm nghiên cứu phân tích mơ hình ảnh hưởng hỗn hợp phi tuyến tính, sử dụng phương pháp tham số Hầu hết mơ hình popPK hai ngăn với yếu tố ảnh hưởng liên quan đến độ thải creatinin cân nặng Các thông số dược động học quần thể khác biệt tương đối lớn mơ hình Kết thẩm định ngoại năm mơ hình dược động học quần thể amikacin lựa chọn bệnh nhân ICU cho thấy mơ hình Nguyễn Hoàng Anh (B) (2021) Carrié C (2020) phù hợp với quần thể bệnh nhân điều trị Trung tâm HSTC – Bệnh viện Bạch Mai Đây hai mơ hình lựa chọn để đánh giá khả ước đoán nồng độ amikacin Đánh giá mức độ tương đồng khả đạt đích PK/PD chế độ liều khuyến cáo phương pháp TDM dựa dược động học bậc TDM dựa ước đoán Bayesian − Khả ước đoán nồng độ đỉnh (Cpeak) dựa ước đoán Bayesian điểm nồng độ tương đối tốt cho hai mơ hình Nguyễn Hoàng Anh (B) Carrie C với rBias 8,75%, 6,55% rRMSE khoảng 30% Dựa vào nồng độ Cpeak ước đốn theo hai mơ hình popPK, định lâm sàng hiệu chỉnh chế độ liều để đảm bảo đích Cpeak tương đồng 80% với việc dựa nồng độ Cpeak thực đo − Nồng độ đáy ước đoán theo hai phương pháp Bayesian hai điểm nồng độ phương trình dược động học bậc có khác biệt đáng kể, đó, Ctrough ước đoán theo phương pháp Bayesian hai điểm nồng độ có xu hướng cao Ctrough ước đốn theo phương trình dược động học bậc Cụ thể, so với Ctrough ước đốn theo phương trình dược động học bậc một, Ctrough ước đốn theo mơ hình Nguyễn Hồng Anh (B) Carrie C cho giá trị Bias 0,71; 1,42 mg/L RMSE khoảng – 3,3 mg/L 64 B KIẾN NGHỊ − Mở rộng nghiên cứu phân tích dược động học amikacin, thẩm định ngoại mơ hình dược động học quần thể khả ước đốn Bayesian quần thể bệnh nhân có can thiệp lọc máu, PEX, ECMO Trung tâm − Tiến hành nghiên cứu đánh giá khả ước đoán Ctrough phương pháp Bayesian điểm nồng độ, hai điểm nồng độ phương trình dược động học bậc dựa so sánh với Ctrough thực đo − Đánh giá khả ước đoán nồng độ amikacin phương pháp Bayes khác mơ hình ghi nhận 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Bộ Y Tế (2018), "Dược thư Quốc gia Việt Nam ", pp 130-132 Nguyễn Hoàng Anh (B) (2021), Phân tích dược động học quần thể mơ PK/PD amikacin bệnh nhân nặng điều trị Khoa Hồi sức tích cực, Bệnh viện Bạch Mai, Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ, Đại học Dược Hà Nội, Hà Nội Nguyễn Hoàng Anh (B), Đỗ Khánh Linh, et al (2021), "Áp dụng chế độ liều cao amikacin điều trị nhiễm khuẩn nặng Khoa Hồi sức tích cực, Bệnh viện Bạch Mai thơng qua giám sát nồng độ thuốc máu", Tạp chí Nghiên cứu dược Thông tin thuốc, số Đặc biệt (6/2021), pp 78-184 Bệnh viện Bạch Mai (2019), "Quy trình giám sát nồng độ thuốc máu hiệu chỉnh liều amikacin bệnh nhân người lớn ban hành kèm theo Quyết định số 84/QĐ-BM Giám đốc Bệnh viện Bạch Mai ngày 04/01/2019", pp Trần Nhật Minh, Nguyễn Thị Tuyến, et al (2020), "Đặc điểm lâm sàng, vi sinh phác đồ điều trị nhiễm khuẩn Klebsiella pneumoniae Khoa Hồi sức tích cực", Tạp chí Y học Lâm sàng, 115 (03-2020), pp 47-55 Phạm Hồng Nhung, Đào Xuân Cơ, et al (2017), "Tình hình đề kháng kháng sinh Klebsiella pneumoniae, Pseudomonas aeruginosa Acinetobacter baumannii phân lập khoa Hồi sức tích cực Trung tâm Hô hấp Bệnh viện Bạch Mai giai đoạn 2012-2016", Tạp chí Y học lâm sàng, pp 46 Hồng Hà Phương (2009), Khảo sát tình hình sử dụng thông số dược động học amikacin Trung tâm chống độc, Bệnh viện Bạch Mai, Khóa luận tốt nghiệp dược sĩ, Đại học Dược Hà Nội, Hà Nội Cao Thị Bích Thảo (2010), Khảo sát đánh giá tính hiệu - an tồn việc sử dụng amikacin Khoa Hồi sức tích cực, Bệnh viện Thanh Nhàn, Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ, Đại học Dược Hà Nội, Hà Nội Tiếng Anh (SAAGAR) SA expert Advisory Group on Antimicrobial Resistance (2020), Aminoglycosides Clinical Guideline Version 3.0, Australia 10 Abdul-Aziz M H., Alffenaar J C., et al (2020), "Antimicrobial therapeutic drug monitoring in critically ill adult patients: a Position Paper()", Intensive Care Med, 46(6), pp 1127-1153 11 Abdul-Aziz M H., Alffenaar J C., et al (2020), "Antimicrobial therapeutic drug monitoring in critically ill adult patients: a Position Paper", Intensive Care Med, 46(6), pp 1127-1153 66 12 Agence Franỗaise de Sộcuritộ Sanitaire des Produits de Santộ (2012), "Update on good use of injectable aminoglycosides, gentamycin, tobramycin, netilmycin, amikacin Pharmacological properties, indications, dosage, and mode of administration, treatment monitoring", Medecine et maladies infectieuses, 42(7), pp 301-308 13 Allou Nicolas, Bouteau Astrid, et al (2016), "Impact of a high loading dose of amikacin in patients with severe sepsis or septic shock", Annals of intensive care, 6(1), pp 1-8 14 Alobaid Abdulaziz S, Hites Maya, et al (2016), "Effect of obesity on the pharmacokinetics of antimicrobials in critically ill patients: a structured review", International journal of antimicrobial agents, 47(4), pp 259-268 15 Aréchiga-Alvarado N A., Medellín-Garibay S E., et al (2020), "Population Pharmacokinetics of Amikacin Administered Once Daily in Patients with Different Renal Functions", Antimicrob Agents Chemother, 64(5), pp 16 Avent M L., Rogers B A., et al (2011), "Current use of aminoglycosides: indications, pharmacokinetics and monitoring for toxicity", Intern Med J, 41(6), pp 441-449 17 Bates R D., Nahata M C (1994), "Once-daily administration of aminoglycosides", Ann Pharmacother, 28(6), pp 757-766 18 Bland J M., Altman D G (1986), "Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement", Lancet, 1(8476), pp 307-310 19 Blot S I., Pea F., et al (2014), "The effect of pathophysiology on pharmacokinetics in the critically ill patient concepts appraised by the example of antimicrobial agents", Adv Drug Deliv Rev, 77, pp 3-11 20 BMJ (2012), Monitoring aminoglycoside level, 1Queen Elizabeth Hospital 21 Botha F J., van der Bijl P., et al (1996), "Fluctuation of the volume of distribution of amikacin and its effect on once-daily dosage and clearance in a seriously ill patient", Intensive Care Med, 22(5), pp 443-446 22 Boyer A., Gruson D., et al (2013), "Aminoglycosides in septic shock: an overview, with specific consideration given to their nephrotoxic risk", Drug Saf, 36(4), pp 217-230 23 Broeker A., Nardecchia M., et al (2019), "Towards precision dosing of vancomycin: a systematic evaluation of pharmacometric models for Bayesian forecasting", Clin Microbiol Infect, 25(10), pp 1286.e1281-1286.e1287 24 Brunton Laurence Chabner Bruce, et al (2010), Goodman & Gilman's The Pharmacological Basis of Therapeutics, 12th edition, McGraw-Hill 67 25 Carrié C., Delzor F., et al (2020), "Population Pharmacokinetic Study of the Suitability of Standard Dosing Regimens of Amikacin in Critically Ill Patients with Open-Abdomen and Negative-Pressure Wound Therapy", Antimicrob Agents Chemother, 64(4), pp 26 Carrié Cédric, Delzor Faustine, et al (2020), "Are standard dosing regimens of Amikacin suitable in Critically Ill Patients with Open Abdomen and Negative Pressure Wound Therapy? A population pharmacokinetic study", Antimicrobial Agents and Chemotherapy, pp 27 Clinical and Laboratory Stadards Institute (CLSI) (2020), "Performance Standards for Antimicrobial Susceptibility Testing", CLSI Approved Standard M100-S15, pp 28 Cockcroft D W., Gault M H (1976), "Prediction of creatinine clearance from serum creatinine", Nephron, 16(1), pp 31-41 29 Cunio C B., Uster D W., et al (2020), "Towards precision dosing of vancomycin in critically ill patients: an evaluation of the predictive performance of pharmacometric models in ICU patients", Clin Microbiol Infect, pp 30 Dager W E (1994), "Aminoglycoside pharmacokinetics: volume of distribution in specific adult patient subgroups", Ann Pharmacother, 28(7-8), pp 944-951 31 Dasta J F., Armstrong D K (1988), "Variability in aminoglycoside pharmacokinetics in critically ill surgical patients", Crit Care Med, 16(4), pp 327330 32 De Winter S., Wauters J., et al (2018), "Higher versus standard amikacin single dose in emergency department patients with severe sepsis and septic shock: a randomised controlled trial", Int J Antimicrob Agents, 51(4), pp 562-570 33 Delattre I K., Musuamba F T., et al (2010), "Population pharmacokinetic modeling and optimal sampling strategy for Bayesian estimation of amikacin exposure in critically ill septic patients", Ther Drug Monit, 32(6), pp 749-756 34 Delattre Isabelle K, Musuamba Flora T, et al (2010), "Population Pharmacokinetic Modeling and Optimal Sampling Strategy for Bayesian Estimation of Amikacin Exposure in Critically Ill Septic Patients", Therapeutic Drug Monitoring, 32(6), pp 749-756 35 Duong A., Simard C., et al (2021), "Aminoglycosides in the Intensive Care Unit: What Is New in Population PK Modeling?", Antibiotics (Basel), 10(5), pp 36 Fisman D N., Kaye K M (2000), "Once-daily dosing of aminoglycoside antibiotics", Infect Dis Clin North Am, 14(2), pp 475-487 68 37 Freeman C D., Nicolau D P., et al (1997), "Once-daily dosing of aminoglycosides: review and recommendations for clinical practice", J Antimicrob Chemother, 39(6), pp 677-686 38 Gálvez R., Luengo C., et al (2011), "Higher than recommended amikacin loading doses achieve pharmacokinetic targets without associated toxicity", Int J Antimicrob Agents, 38(2), pp 146-151 39 Gálvez Ricardo, Luengo Cecilia, et al (2011), "Higher than recommended amikacin loading doses achieve pharmacokinetic targets without associated toxicity", International journal of antimicrobial agents, 38(2), pp 146-151 40 Garraffo R., Drugeon H B., et al (1990), "Determination of optimal dosage regimen for amikacin in healthy volunteers by study of pharmacokinetics and bactericidal activity", Antimicrob Agents Chemother, 34(4), pp 614-621 41 Goutelle S., Alloux C., et al (2021), "To Estimate or to Forecast? Lessons From a Comparative Analysis of Four Bayesian Fitting Methods Based on Nonparametric Models", Ther Drug Monit, 43(4), pp 461-471 42 Hahn J, Choi JH, et al (2017), "Pharmacokinetic changes of antibiotic, antiviral, antituberculosis and antifungal agents during extracorporeal membrane oxygenation in critically ill adult patients", Journal of clinical pharmacy and therapeutics, 42(6), pp 661-671 43 Heffernan A J., Sime F B., et al (2018), "How to optimize antibiotic pharmacokinetic/pharmacodynamics for Gram-negative infections in critically ill patients", Curr Opin Infect Dis, 31(6), pp 555-565 44 Hughes J H., Keizer R J (2021), "A hybrid machine learning/pharmacokinetic approach outperforms maximum a posteriori Bayesian estimation by selectively flattening model priors", CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol, 10(10), pp 1150-1160 45 Ibrahim R B., Liu C., et al (2007), "Drug removal by plasmapheresis: an evidence-based review", Pharmacotherapy, 27(11), pp 1529-1549 46 Inker L A., Eneanya N D., et al (2021), "New Creatinine- and Cystatin C-Based Equations to Estimate GFR without Race", N Engl J Med, 385(19), pp 1737-1749 47 Kassim Ali, Omuse Geoffrey, et al (2016), "Comparison of Clinical Laboratory Standards Institute and European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing guidelines for the interpretation of antibiotic susceptibility at a University teaching hospital in Nairobi, Kenya: a cross-sectional study", Annals of clinical microbiology and antimicrobials, 15(1), pp 1-7 69 48 Kastner C., Armitage J., et al (2006), "The Charlson comorbidity score: a superior comorbidity assessment tool for the prostate cancer multidisciplinary meeting", Prostate Cancer Prostatic Dis, 9(3), pp 270-274 49 Knaus W A., Draper E A., et al (1985), "APACHE II: a severity of disease classification system", Crit Care Med, 13(10), pp 818-829 50 Kontopidou F., Giamarellou H., et al (2014), "Infections caused by carbapenemresistant Klebsiella pneumoniae among patients in intensive care units in Greece: a multi-centre study on clinical outcome and therapeutic options", Clin Microbiol Infect, 20(2), pp O117-123 51 Krause K M., Serio A W., et al (2016), "Aminoglycosides: An Overview", Cold Spring Harb Perspect Med, 6(6), pp 52 Krzych Ł J., Czok M., et al (2020), "Is Antimicrobial Treatment Effective During Therapeutic Plasma Exchange? Investigating the Role of Possible Interactions", Pharmaceutics, 12(5), pp 53 Li Lu, Li Xin, et al (2020), "Recommendation of antimicrobial dosing optimization during continuous renal replacement therapy", Frontiers in pharmacology, 11, pp 786 54 Logan L K., Weinstein R A (2017), "The Epidemiology of CarbapenemResistant Enterobacteriaceae: The Impact and Evolution of a Global Menace", J Infect Dis, 215(suppl_1), pp S28-s36 55 Mahmoudi L, Mohammadpour AH, et al (2013), "Influence of sepsis on higher daily dose of amikacin pharmacokinetics in critically ill patients", Eur Rev Med Pharmacol Sci, 17(3), pp 285-291 56 Mahmoudi L., Mohammadpour A H., et al (2013), "Influence of sepsis on higher daily dose of amikacin pharmacokinetics in critically ill patients", Eur Rev Med Pharmacol Sci, 17(3), pp 285-291 57 Marik P E (1993), "Aminoglycoside volume of distribution and illness severity in critically ill septic patients", Anaesth Intensive Care, 21(2), pp 172-173 58 Marsot A., Guilhaumou R., et al (2017), "Amikacin in Critically Ill Patients: A Review of Population Pharmacokinetic Studies", Clin Pharmacokinet, 56(2), pp 127-138 59 Marsot A., Hraiech S., et al (2020), "Aminoglycosides in critically ill patients: which dosing regimens for which pathogens?", Int J Antimicrob Agents, 56(4), pp 106124 70 60 Nezic L., Derungs A., et al (2014), "Therapeutic drug monitoring of once daily aminoglycoside dosing: comparison of two methods and investigation of the optimal blood sampling strategy", Eur J Clin Pharmacol, 70(7), pp 829-837 61 Nicolau D P., Freeman C D., et al (1995), "Experience with a once-daily aminoglycoside program administered to 2,184 adult patients", Antimicrob Agents Chemother, 39(3), pp 650-655 62 Palmeira Josman Dantas, Ferreira Helena (2019), "CLSI–EUCAST: Comparison of antibiotic-susceptibility profile of Enterobacteriaceae of animal origin according to the standards", Acta microbiologica et immunologica Hungarica, 66(4), pp 413-422 63 Paul M., Carrara E., et al (2022), "European Society of Clinical Microbiology and Infectious Diseases (ESCMID) guidelines for the treatment of infections caused by multidrug-resistant Gram-negative bacilli (endorsed by European society of intensive care medicine)", Clin Microbiol Infect, 28(4), pp 521-547 64 Pea Federico, Viale Pierluigi, et al (2007), "Pharmacokinetic considerations for antimicrobial therapy in patients receiving renal replacement therapy", Clinical pharmacokinetics, 46(12), pp 997-1038 65 Pérez-Blanco J S., Sáez Fernández E M., et al (2021), "Evaluation of Current Amikacin Dosing Recommendations and Development of an Interactive Nomogram: The Role of Albumin", Pharmaceutics, 13(2), pp 66 Pistolesi Valentina, Morabito Santo, et al (2019), "A guide to understanding antimicrobial drug dosing in critically ill patients on renal replacement therapy", Antimicrobial agents and chemotherapy, 63(8), pp 67 Prins J M., Weverling G J., et al (1996), "Validation and nephrotoxicity of a simplified once-daily aminoglycoside dosing schedule and guidelines for monitoring therapy", Antimicrob Agents Chemother, 40(11), pp 2494-2499 68 Queensland Health (2018), "Aminoglycoside Dosing in Adults", Retrieved 20/07/2021, from www.health.qld.gov.au/ 69 Reed R L., 2nd, Ericsson C D., et al (1992), "The pharmacokinetics of prophylactic antibiotics in trauma", J Trauma, 32(1), pp 21-27 70 Reimann I R., Meier-Hellmann A., et al (2003), "Monitoring of a single postinfusion blood sample to estimate the actual peak and trough concentration of tobramycin in critically ill patients", Exp Toxicol Pathol, 54(5-6), pp 493-498 71 Roberts J A., Abdul-Aziz M H., et al (2014), "Individualised antibiotic dosing for patients who are critically ill: challenges and potential solutions", Lancet Infect Dis, 14(6), pp 498-509 71 72 Roberts J A., Lipman J (2009), "Pharmacokinetic issues for antibiotics in the critically ill patient", Crit Care Med, 37(3), pp 840-851; quiz 859 73 Roberts J A., Lipman J (2006), "Antibacterial dosing in intensive care: pharmacokinetics, degree of disease and pharmacodynamics of sepsis", Clin Pharmacokinet, 45(8), pp 755-773 74 Roger C., Louart B., et al (2021), "An international survey on aminoglycoside practices in critically ill patients: the AMINO III study", Ann Intensive Care, 11(1), pp 49 75 Roger C., Nucci B., et al (2016), "Impact of 30 mg/kg amikacin and mg/kg gentamicin on serum concentrations in critically ill patients with severe sepsis", J Antimicrob Chemother, 71(1), pp 208-212 76 Ronchera-Oms C L., Tormo C., et al (1995), "Expanded gentamicin volume of distribution in critically ill adult patients receiving total parenteral nutrition", J Clin Pharm Ther, 20(5), pp 253-258 77 Ryan A C., Carland J E., et al (2021), "Evaluation of amikacin use and comparison of the models implemented in two Bayesian forecasting software packages to guide dosing", Br J Clin Pharmacol, 87(3), pp 1422-1431 78 Sawchuk R J., Zaske D E (1976), "Pharmacokinetics of dosing regimens which utilize multiple intravenous infusions: gentamicin in burn patients", J Pharmacokinet Biopharm, 4(2), pp 183-195 79 Services U.S Department of Health and Human (2013), Centers for Disease Control and Prevention- Antibiotic Resistance Threats in the United States, 2013 80 Sheiner L B., Beal S L (1981), "Some suggestions for measuring predictive performance", J Pharmacokinet Biopharm, 9(4), pp 503-512 81 Šíma Martin, Hartinger Jan, et al (2018), "Estimation of once-daily amikacin dose in critically ill adults", Journal of Chemotherapy, 30(1), pp 37-43 82 Stanford Health Care (2019), "Aminoglycoside Dosing Guideline", Retrieved 20/07/2021, from https://med.stanford.edu 83 Taccone F S., Laterre P F., et al (2010), "Revisiting the loading dose of amikacin for patients with severe sepsis and septic shock", Crit Care, 14(2), pp R53 84 The European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (2020), "Breakpoint table for interpretation of MICs and zone diameter", pp 85 Tod M M., Padoin C., et al (2001), "Individualising aminoglycoside dosage regimens after therapeutic drug monitoring: simple or complex pharmacokinetic methods?", Clin Pharmacokinet, 40(11), pp 803-814 72 86 Tsai D., Lipman J., et al (2015), "Pharmacokinetic/pharmacodynamic considerations for the optimization of antimicrobial delivery in the critically ill", Curr Opin Crit Care, 21(5), pp 412-420 87 Turnidge J (2003), "Pharmacodynamics and dosing of aminoglycosides", Infect Dis Clin North Am, 17(3), pp 503-528, v 88 Urban A W., Craig W A (1997), "Daily dosage of aminoglycosides", Curr Clin Top Infect Dis, 17, pp 236-255 89 van Lent-Evers N A., Mathôt R A., et al (1999), "Impact of goal-oriented and model-based clinical pharmacokinetic dosing of aminoglycosides on clinical outcome: a cost-effectiveness analysis", Ther Drug Monit, 21(1), pp 63-73 90 Vardakas Konstantinos Z, Matthaiou Dimitrios K, et al (2015), "Characteristics, risk factors and outcomes of carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae infections in the intensive care unit", Journal of Infection, 70(6), pp 592-599 91 Vincent J L., Moreno R., et al (1996), "The SOFA (Sepsis-related Organ Failure Assessment) score to describe organ dysfunction/failure On behalf of the Working Group on Sepsis-Related Problems of the European Society of Intensive Care Medicine", Intensive Care Med, 22(7), pp 707-710 92 Zavascki A P., Klee B O., et al (2017), "Aminoglycosides against carbapenemresistant Enterobacteriaceae in the critically ill: the pitfalls of aminoglycoside susceptibility", Expert Rev Anti Infect Ther, 15(6), pp 519-526 93 A Bauer L (2008), "The aminoglycosides antibiotics, in Applied Clinical Pharmacokinetics", Bauer L A., Editors, McGraw-Hill Medical, pp 97-206 94 Aréchiga-Alvarado Norma A, Medellín-Garibay Susanna E, et al (2020), "Population pharmacokinetics of amikacin administered once daily in patients with different renal functions", Antimicrobial agents and chemotherapy, 64(5), pp 95 Barclay Murray L, Begg Evan J (2001), "Aminoglycoside adaptive resistance", Drugs, 61(6), pp 713-721 96 Bland Christopher M, Pai Manjunath P, et al (2018), "Reappraisal of contemporary pharmacokinetic and pharmacodynamic principles for informing aminoglycoside dosing", Pharmacotherapy: The Journal of Human Pharmacology and Drug Therapy, 38(12), pp 1229-1238 97 Brunton Laurence, Chabner Bruce, et al (2010), "Goodman & Gilman's The Pharmacological Basis of Therapeutics ", McGraw-Hill MEDICAL, pp 15061521 73 98 Eliopoulos George M, Drusano George L, et al (2007), "Back to the future: using aminoglycosides again and how to dose them optimally", Clinical Infectious Diseases, 45(6), pp 753-760 99 Frimodt-Møller Niels (2002), "How predictive is PK/PD for antibacterial agents?", International journal of antimicrobial agents, 19(4), pp 333-339 100 Garneau-Tsodikova Sylvie, Labby Kristin J (2016), "Mechanisms of resistance to aminoglycoside antibiotics: overview and perspectives", Medchemcomm, 7(1), pp 11-27 101 Goodman L.S Hardman J.G., Limbird L.E., Gilman A.G (2001), "Goodman and Gilman's the pharmacological basis of therapeutics", McGraw-Hill, pp 102 Krause Kevin M, Serio Alisa W, et al (2016), "Aminoglycosides: an overview", Cold Spring Harbor perspectives in medicine, 6(6), pp a027029 103 Mouton Johan W, Jacobs Nico, et al (2005), "Pharmacodynamics of tobramycin in patients with cystic fibrosis", Diagnostic microbiology and infectious disease, 52(2), pp 123-127 104 Nightingale Charles H., Ambrose Paul G., et al (2003), "Antimicrobial Pharmacodynamics in Theory and Clinical Practice", 2th edition, pp 147-177 105 Pérez-Blanco Jonás Samuel, Sáez Fernández Eva María, et al (2021), "Evaluation of Current Amikacin Dosing Recommendations and Development of an Interactive Nomogram: The Role of Albumin", Pharmaceutics, 13(2), pp 264 106 Queensland Health (2018), "Aminoglycoside Dosing in Adults", pp 107 Reviews Lippincott's Illustrated "Pharmacology 5th edition", pp 399-401 108 Roberts Jason A, Lipman Jeffrey (2009), "Pharmacokinetic issues for antibiotics in the critically ill patient", Critical care medicine, 37(3), pp 840-851 109 Ryan Alice C, Carland Jane E, et al (2021), "Evaluation of amikacin use and comparison of the models implemented in two Bayesian forecasting software packages to guide dosing", British Journal of Clinical Pharmacology, 87(3), pp 1422-1431 110 Santộ Agence Franỗaise de Sộcuritộ Sanitaire des Produits de (2012), "Update on good use of injectable aminoglycosides, gentamycin, tobramycin, netilmycin, amikacin Pharmacological properties, indications, dosage, and mode of administration, treatment monitoring", Medecine et maladies infectieuses, 42(7), pp 301-308 111 Scaglione Francesco, Paraboni Luca (2008), "Pharmacokinetics/pharmacodynamics of antibacterials in the Intensive Care Unit: 74 setting appropriate dosing regimens", International journal of antimicrobial agents, 32(4), pp 294-301 e297 112 Smith Patrick F, Ballow Charles H, et al (2001), "Pharmacokinetics and pharmacodynamics of aztreonam and tobramycin in hospitalized patients", Clinical therapeutics, 23(8), pp 1231-1244 113 Stanford Health Care (2019), "Aminoglycoside Dosing Guideline", pp 114 Taccone Fabio Silvio, Laterre Pierre-Franỗois, et al (2010), "Revisiting the loading dose of amikacin for patients with severe sepsis and septic shock", Critical care, 14(2), pp 1-10 115 Therapeutic Guidelines (2021), "Principles of aminoglycoside use", pp 116 Turnidge John (2003), "Pharmacodynamics and dosing of aminoglycosides", Infectious Disease Clinics, 17(3), pp 503-528 117 Velissaris Dimitrios, Karamouzos Vasilios, et al (2014), "Pharmacokinetic changes and dosing modification of aminoglycosides in critically ill obese patients: a literature review", Journal of clinical medicine research, 6(4), pp 227 118 Fiedler-Kelly Joel S Owen Jill (2014), Introduction to Population Pharmacokinetic / Pharmacodynamic Analysis with Nonlinear Mixed Effects Models, John Wiley & Sons, Inc 75